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公开(公告)号：CN110069866B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201910341387.X
申请日：2019-04-26
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于群体智能算法的压力容器设计方法，采用高斯变异和混沌理论改进蝗虫算法并优化压力容器成本最小化的设计问题。压力容器设计问题可以抽象成4个结构参数，4个约束条件和1个目标函数的数学模型用于算法的优化设计。从设计的数据可以看出，本发明所提出的算法（GC‑GOA）能够较好的设计出成本较小的压力容器。
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公开(公告)号：CN108764452A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810557988.X
申请日：2018-06-01
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于讨论机制的混沌粒子群算法，通过混沌理论对种群进行初始化，使初始粒子均匀分布在空间，利用混沌的遍历性进行搜索使算法跳出局部最优；本发明针对现有算法收敛精度低的问题，使用双种群，并且结合讨论机制，增强收敛精度。
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公开(公告)号：CN110147627A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910438787.2
申请日：2019-05-24
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进飞蛾赴火算法的弹簧自重优化设计方法，包括以下步骤：步骤S1:构建以弹簧最小自重为优化目标的数学模型；步骤S2:根据飞蛾赴火算法并结合Sine混沌理论和柯西变异，构建改进的飞蛾扑火算法；步骤S3:采用改进的飞蛾扑火算法对弹簧最小自重问题进行计算，得到最优方案；步骤S4:将最优方案输入数学模型，得到最优的弹簧自重。本发明能够有效的优化弹簧的自重设计。
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公开(公告)号：CN108763726A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810506402.7
申请日：2018-05-24
Applicant: 福州大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5072 , G06F17/5036 , G06F2217/08
Abstract: 本发明涉及一种基于改进粒子群的VLSI固定边框布图规划方法,将固定边框布图规划问题转化为粒子群最优化求解，并运用改进的讨论机制混沌粒子群算法得到达到最低空白面积要求的最优值，根据得到的最优值对整个模块进行最优布图规划。本发明不仅具有成功率高、寻优快等特点，而且这种基于改进的粒子群优化算法的布图方法能够快速得到固定边框布图规划的有效解。
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公开(公告)号：CN109815705B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN201910097553.6
申请日：2019-01-31
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于扫描链特征分析的硬件木马检测方法，从集成电路的门级网表入手，在芯片设计阶段提出了一种基于扫描链特征分析的硬件木马检测方法，将集成电路的门级网表先转化成扫描链网表，再结合传统电路特征分析方法的优势，提出了两个新的木马特征，并利用LightGBM算法对木马线网与正常线网进行分类。同时，本发明将机器学习算法与电路特征分析方法相结合应用在硬件木马检测方法中并且具有实时、精准、低成本等特点。针对传统的硬件木马电路特征分析方法时间复杂度高，个别木马检测效率低的缺陷，本发明提出的扫描链网表特征分析方法，可以提高硬件木马的检测效果，并且机器学习LightGBM算法可以提升方法检测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109815705A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910097553.6
申请日：2019-01-31
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于扫描链特征分析的硬件木马检测方法，从集成电路的门级网表入手，在芯片设计阶段提出了一种基于扫描链特征分析的硬件木马检测方法，将集成电路的门级网表先转化成扫描链网表，再结合传统电路特征分析方法的优势，提出了两个新的木马特征，并利用LightGBM算法对木马线网与正常线网进行分类。同时，本发明将机器学习算法与电路特征分析方法相结合应用在硬件木马检测方法中并且具有实时、精准、低成本等特点。针对传统的硬件木马电路特征分析方法时间复杂度高，个别木马检测效率低的缺陷，本发明提出的扫描链网表特征分析方法，可以提高硬件木马的检测效果，并且机器学习LightGBM算法可以提升方法检测效率。
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公开(公告)号：CN108876904A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810536081.5
申请日：2018-05-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进遗传算法的动态3D实时建模方法，首先设置初始种群，接着对房间的墙角顶点进行标定，然后进行适应值函数的计算，得到最佳适应值的个体染色体信息，接着有意识地突破最优的择优方式，完成新一代种群染色体的赋值操作，依次对新一代种群进行交叉运算操作、变异运算操作，当算法的循环次数达到预设的遗传代数时，通过最佳适应值的个体染色体信息解算出房间的八个墙角顶点空间位置。本发明将动态3D建模技术应用在家具装修领域并具实时、精准、低成本等特点。
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公开(公告)号：CN108830371A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810582886.3
申请日：2018-06-07
Applicant: 福州大学
IPC: G06N3/00
Abstract: 本发明公开一种解决TSP问题的改进人工蜂群算法，通过混沌策略对种群进行初始化，使初始粒子均匀分布在空间，利用混沌的遍历性进行搜索使算法跳出局部最优，使用双种群并且结合讨论机制，加快收敛速度，提高全局搜索能力。本发明采用了讨论机制对各种初始数据都有较好的普遍适用性在多次迭代能够最大限度使得找到最优路径的迭代次数占总迭代次数的百分比，减少对于比较不接近最优路径城市顺序的搜索次数。当城市数量剧增时候，本算法会呈现出更好的寻优性能，跳出局部的极值到全局中去探索其他城市顺序组合，避免陷入局部最优解也就是可以使得算出的路径尽量都能够接近最优路径的组合。
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公开(公告)号：CN109558700B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201910111598.4
申请日：2019-02-12
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于DSM‑ABC算法的四级齿轮设计方法，采用双搜索机制改进的人工蜂群算法并优化四级齿轮设计问题。将四级齿轮设计问题抽象成4个结构参数和1个目标函数的数学模型用于算法的优化设计。从设计结果可以看出，本发明所提出的算法（DSM‑ABC）能够较好的设计出齿轮比较小的四级齿轮。
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